基于分块2D DCT和(2D)~2PCA的人脸识别

人脸识别是生物特征识别技术中的重要研究领域,应用前景广阔.研究者们虽然提出了很多人脸识别算法,但其性能仍需进一步改进.为了提高现有人脸识别算法的识别准确率,提出了一种新的基于分块二维离散余弦变换(2DDCT)和双向二维主成分分析((2D)2PCA)的人脸识别算法.首先,将图像分块,利用2DDCT进行图像压缩,去除冗余信息,并通过逆2DDCT重建图像;其次,通过(2D)2PCA消除图像的行、列相关性,降低特征维数;最后,应用最近邻分类器进行人脸识别,在ORL人脸数据库中的实验证明了本算法的有效性.     

基于WT-W2D2DPCA的人脸识别算法研究

人脸识别过程中,针对二维主成分分析(2DPCA)算法在特征提取和数据降维上存在的问题,本文首先引入双向二维主成分分析(2D2DPCA)算法,该算法同时考虑图像行与列方向上的信息.考虑到人脸图像存在信息冗余而影响识别率的问题,于是本文提出一种基于小波加权双向二维主成分分析(WT-W2D2DPCA)的人脸识别算法.该算法首先采用二级小波分解对人脸图像进行预处理,提取其低频部分;然后根据人脸图像的特性,将低频部分进行奇偶分解,并引入加权思想,重组低频人脸图像,最后在ORL人脸数据库上进行双向二维主成分分析.实验结果表明,该方法不仅克服了传统2DPCA系数矩阵大的问题,而且得到了比传统的2DPCA、2D2DPCA算法更好的识别效果.     

一种基于双向2DPCA及遗传算法的人脸识别方法

提出了一种双向二维PCA((2D)2PCA)及改进遗传算法(GA)相结合的人脸识别方法.该方法首先利用(2D)2PCA分别从图像的行、列方向进行特征提取,然后通过遗传算法对提取的特征空间以并行的方式进行优化,得到最优行、列特征空间,最后根据最优特征空间进行分类.在ORL人脸库上的实验结果表明,该方法较之传统的方法具有更高的识别率及识别速度,在各种鉴别特征维数下更具鲁棒性,是有效的人脸识别方法.     

基于变尺度DCT和PCA的人脸识别方法

针对实际应用中要对不同尺度的人脸图像进行匹配和识别的需求,提出一种基于变尺度DCT(离散余弦变换)结合PCA(主成分分析法)的人脸识别方法.首先将不同尺度的人脸图像进行DCT变换,然后提取出相同的DCT系数,再将提出的DCT系数进行PCA降维,最后进行匹配识别.通过对ORL人脸库及实验采集的多尺度人脸图像进行实验,证明了所提方法对不同尺度图像的匹配识别有效,并测算了DCT变换后的修剪尺度及PCA特征维数对该方法识别准确率的影响.     

Curvelet变换在人脸识别中的应用研究

针对小波只能反映信号的点奇异性,无法实现人脸图像面部轮廓和五官曲线信息的最优稀疏表示,提出了一种基于第2代Curvelet的人脸识别算法.通过对人脸图像进行第2代Curvelet变换,分解得到表征人脸基本信息的低频系数,再利用双向2维主成分分析((2D)2PCA)进行降维,并结合最近邻算法进行人脸识别.以ORL人脸数据库进行试验,结果表明:与基于小波变换的算法相比,该算法具有更高识别率和更短的识别时间.     

基于DCT和2D—PCA的人脸识别算法研究

提出了一种对角DCT和模块2DPCA相结合的人脸识别方法．该算法首先将人脸图像转换成对角图像,提取人脸的行、列与结构信息以求解最优识别向量．然后利用DCT压缩以去掉人眼不敏感的中频分量与高频分量,再由IDCT重建人脸图像,这样有限降低了所需特征的维数,减少了计算量．然后通过模块2DPCA进行特征提取得到人脸识别特征,最后运用最近邻分类器完成人脸的识别．基于ORL及Yale人脸数据库的实验结果证明了该算法的有效性与稳健性．     

基于支持向量机的人脸识别算法研究

对基于支持向量机的人脸识别算法进行了研究,并通过仿真实验验证算法的有效性.通过缩小图像的尺寸和离散余弦变换(DCT)来实现图像的预处理,应用基于类内平均脸的主成分分析(PCA)提取人脸图像的特征,应用支持向量机(SVM)实现人脸图像识别.还重点对影响人脸识别系统速度和识别准确率的相关因素进行了研究,为研究人脸识别技术的应用提供理论依据.     

基于DDCT与LDA的人脸特征提取方法

提出一种基于分块离散余弦变换(DCT)和线性鉴别分析的人脸特征提取方法。该算法对人脸图像进行DCT变换,根据图像块位置和能量分布选择不同的DCT高低频分量构建特征向量,再线性鉴别变换降低特征维数,提高特征的鉴别能力,并利用分类器进行特征的分类与识别。人脸库上的仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于支持向量机的人脸识别算法研究

本文基于支持向量机对人脸识别的算法进行了研究,并通过仿真实验验证算法的有效性。通过缩小图像的尺寸和离散余弦变换(DCT)来实现图像的预处理,应用基于类内平均脸的主成分分析（PCA）提取人脸图像的特征,应用支持向量机（SVM）实现人脸图像识别。本文还重点对影响人脸识别系统速度和识别准确率的相关因素进行了研究,为研究人脸识别技术的应用提供理论依据。     

DCT和LBP特征融合的人脸识别

提出一种特征融合的人脸识别新方法.该方法将人脸图像中少量的低频离散余弦变换(DCT)系数用作人脸的频域特征;把人脸图像规则地分成多个子块,计算每个子块的局部二值图(LBP)编码直方图.这些子块的LBP直方图连接成一个空域全局直方图,作为人脸的描述向量.这个描述向量经过PCA降维后作为人脸的LBP特征.DCT特征和LBP特征分别归一化,然后进行特征融合.在ORL人脸库上的实验显示了所提方法比单独采用DCT或LBP特征的人脸识别有较好的性能改善.     

基于伪模块2D PCA的人脸识别方法

在模块2D PCA方法的基础上提出了伪模块2D PCA的人脸识别方法.该方法不仅保留了模块2D PCA方法在特征抽取之前无需将图像矩阵转化为图像向量、能快速降低鉴别特征的维数、可以完全避免使用矩阵的奇异值分解等优点,而且在降维的同时尽可能保持了原样本的变化信息,使得降维后的同类数据样本尽可能保持相似.在ORL人脸数据库上的实验结果表明,伪模块2D PCA在识别性能上优于模块2D PCA.     

改进的基于DCT与局部保持投影的人脸识别方法

引入基于局部保持能力判据的特征选择算法对融合离散余弦变换(DCT)和局部保持投影的人脸识别方法进行改进.首先对人脸图像进行DCT变换,得到DCT系数,然后以不同频率DCT系数的拉普拉斯值作为局部保持能力判据对DCT系数进行选择,最后对选出的DCT系数执行局部保持投影算法提取识别特征,在ORL人脸数据库上的实验结果证明了该方法的有效性.     

改进PCA-LDA的人脸识别算法研究

针对主成分分析(PCA)未充分利用样本类别信息及线性鉴别(LDA)在小样本时识别率低的问题,提出了一种基于PCA和LDA相融合的人脸识别算法。该算法首先将输入人脸图像进行几何位置规范化和灰度分布均衡化预处理;然后利用PCA算法将人脸训练图像投影到低秩特征子空间,利用LDA算法计算类间离散度大、类内离散度小的特征子空间,从而获得PCA-LDA的人脸融合特征空间;最后将训练样本、测试样本投影至融合的特征空间,并利用最近邻准则实现对测试样本的识别。实验结果表明,该算法能够有效融合PCA和LDA的优势,提高系统识别的鲁棒性和效率。     

种强非均质性油藏自动历史拟合混合求解方法

针对强非均质性油藏,提出一种强非均质性油藏自动历史拟合混合求解方法。混合由两部分组成,一是主成分分析方法(PCA)与离散余弦变换方法(DCT)混合,对先验模型进行特征提取能够在降低数据维数的同时保留更为全面的地质特征,提高历史拟合的鲁棒性;二是人工蜂群算法(ABC)与同步扰动随机近似算法(SPSA)混合,利用人工蜂群算法良好的全局搜索模式改进同步扰动随机近似算法对目标函数进行数值求解,提高算法的求解速度与精度。最后应用提出方法进行强非均质油藏模型自动历史拟合。结果表明:PCA与DCT方法混合能够有效提取强非均质油藏的地质特征,反演结果接近真实油藏模型。该研究成果可为复杂非均质油气藏地质特征的识别研究提供理论支持。     

结合Gabor小波变换与2DKDA特征提取的人脸识别

提出了一种结合Gabor小波变换和二维核判别分析(2DKDA)的新型特征提取方法.算法首先对人脸图像进行Gabor变换,然后通过二维核判别分析进行特征提取,可以很好地保留图像的几何特征和非线性特征.通过在标准人脸数据库上的测试表明,该方法较其他传统的二维特征提取方法具有更高的识别效率.     

基于小波变换和改进PCA的人脸特征提取算法

针对在人脸图像高维数据降维时单纯使用主成分分析(PCA)算法的提取精度和速度受限问题,  提出一种基于小波变换和改进PCA的混合特征提取算法. 该方法首先对人脸图像进行小波分解, 选取低频分量对人脸图像进行特征提取;然后利用改进的PCA算法进行主成分提取, 获得代表人脸特征的特征向量; 最后将该算法应用于Olivetti Faces人脸库数据集的图像分类. 实验结果表明, 经过该混合算法处理后的图像特征数据, 由卷积神经网络(CNN)算法分类识别时准确率提升10%, 识别速度提高约37%.     

基于模块C-2DPCA算法的人脸识别方法

提出了基于模块化完全二维主成分分析(modular C-2DPCA)算法的人脸识别方法,该方法首先对图像矩阵进行分块,将分块得到的子图像矩阵直接用于鉴别分析,由于直接基于二维子图像矩阵,能方便地降低鉴别特征的维数,在特征提取过程中可以避免使用矩阵的奇异值分解,方法简便.该方法与改进前完全二维主成分分析(C-2DPCA)方法在ORL人脸数据库上的仿真识别效果比较表明,改进后的方法在保持较高识别率的前提下鲁棒性有很大提高.     

基于小波树和二维主元分析的人脸识别

为提高人脸识别率,结合小波树和子空间分析中的二维主元分析,提出基于小波树和二维主元分析的人脸识别算法(WTMPCA).该算法先利用小波变换公式,在人脸图像上计算出一个小波近似分量和三个细节分量;分层次重组小波近似分量,得到新样本集;最后在此样本集上使用二维主元分析进行人脸识别.ORL和CAS-PEAL-R1人脸库的实验结果表明,与基于图像矩阵的二维主元分析(2D-PCA)相比较,WTMPCA方法的人脸识别率为96%,对光照条件、脸部表情变化有良好的鲁棒性.     

基于分块的2DPCA人脸识别方法

文章将分块理论与2DPCA方法相结合,研究分块二维主成分分析法（M-2DPCA）在人脸识别中的应用。对人脸图像矩阵进行分块,用形成的子图像矩阵直接构造总体散布矩阵并求解对应的特征向量,利用提取的特征向量对图像进行特征的提取与分析,进行人脸识别。基于Yale人脸数据库的实验显示,在相同训练样本和特征向量条件下,M-2DPCA比2DPCA算法具有更高的识别率。结论 M-2DPCA充分利用了图像的协方差信息,在人脸识别方面具有较高的识别率和鲁棒性方面,对进一步研究人脸识别具有重要的意义。     

基于人类听觉系统的DCT域数字音频脆弱水印算法

以离散余弦变换(DCT)及人类听觉系统(HAS)为基础,提出了一种将二值灰度图像(水印图像)嵌入到数字音频信号的脆弱水印算法.该算法首先对二值水印图像进行置乱变换并编码成一维二进制序列,再对数字音频信号进行分段处理并择段作离散余弦变换(DCT),最后依据人类听觉系统选择DCT域中高频系数进行量化完成水印信息的嵌入.实验结果表明:该数字音频水印算法不仅具有较好的透明性,而且对诸如叠加噪声、有损压缩、低通滤波、重新采样、重新量化等攻击均具有较好的鲁棒性.